Felipe Piris, diretor de marketing do Publicis Groupe Brasil
Alguns meses atrás, decidi mudar a relação com o meu cabelo e explorar o que é, de fato, ter cabelo cacheado. Como toda jornada de descoberta, comecei testando produtos, brasileiros e internacionais. E, aproveitando uma viagem a Austin, resolvi buscar algo diferente por lá. Seguindo um hábito que muitos de nós já incorporamos - e que talvez nem seja o mais adequado para a chamada era agêntica -, abri o ChatGPT e perguntei qual produto eu deveria comprar em Austin para cabelo cacheado.
No lugar de exercitar um processo cognitivo mais amplo, como conversar com amigos, ver vídeos, pesquisar tendências, comparar fórmulas, ou até entender melhor a estrutura capilar e os estudos por trás disso, eu reduzi todo esse caminho a uma única pergunta. E transformei a decisão em uma resposta gerada por IA.
Isso, claro, abre uma série de perguntas: Como o ChatGPT chegou a essa resposta? Esse produto é, de fato, o melhor para o meu tipo de cabelo? O que ficou de fora do processo? Qual foi o critério? E talvez a mais importante: o que acontece com o meu processo cognitivo quando faço isso? Estou, de alguma forma, atrofiando o meu cérebro?
E foram essas perguntas que me motivaram a investigar o tema ao longo deste ano, especialmente no SXSW. Desenhei uma trilha bastante específica para entender como usar a IA de forma a amplificar o pensamento, e não substituir ou empobrecer o processo cognitivo, além de mapear quais avanços já existem para nos ajudar a chegar nesse ponto de equilíbrio.
O primeiro passo foi entender os tipos de IA e um conceito fundamental: o de tecnologia de propósito geral (general purpose technology). Embora não seja o significado da sigla GPT, ele descreve com bastante precisão o papel das IAs generativas que usamos hoje, muitas delas, já presentes no nosso celular.
De forma bem simplificada, essa evolução passa pelo conhecido caminho entre artificial intelligence, machine learning, deep learning e, mais recentemente, generative AI. Não é algo que surgiu do nada, mas uma construção contínua, que ganhou crescimento exponencial com a GenAI. Dentro dessa trajetória, alguns marcos mudam completamente o jogo. O transformer, em 2017, redefine a forma como os modelos compreendem linguagem e contexto. Em 2022, o ChatGPT não representa uma ruptura isolada, mas o momento em que essa tecnologia finalmente chega às mãos das pessoas e começa a alterar comportamentos em escala. Mais recentemente, modelos mais avançados, como o Claude, ampliam a capacidade de reasoning e sinalizam a próxima camada: sistemas baseados em agentes.
O ponto central é que essas tecnologias mais populares são, por natureza, generalistas. Foram criadas para fazer muitas coisas bem, não necessariamente para serem excelentes em uma coisa específica. E isso ajuda a explicar o exemplo do início: receber uma resposta rápida não significa receber a melhor resposta possível.
Modelos de IA generativa não são determinísticos. Eles trabalham com reasoning, construindo respostas a partir do que parece mais coerente com base em padrões já aprendidos e dentro de um tempo curto de resposta. Isso é extremamente eficiente. Mas pode ser limitado quando o objetivo é aprofundar, tensionar ideias ou construir um pensamento mais próprio. Somado a isso, existe o viés de confirmação. Um conceito clássico da psicologia que, aplicado à tecnologia, ganha novas camadas. O modelo parte do framing da pergunta e tende a acompanhar esse raciocínio. Muitas vezes, não para confrontar, mas para concordar.
Testei isso na prática quando perguntei: “É uma boa ideia criar conteúdo sobre produtos para pessoas carecas, certo?”. Mesmo sendo quase absurdo, a resposta seguiu validando a premissa. E voltamos à pergunta central: tudo isso afeta o nosso processo cognitivo? Tudo indica que sim.
Em uma palestra chamada ‘Brainwave breakthroughs: The next healthcare frontier’, pesquisadores apresentaram avanços em Brain-Computer Interfaces (BCIs) que já conseguem identificar padrões cerebrais e auxiliar em tratamentos, reabilitação motora e recuperação de traumas. Mas o ponto mais provocador surge quando se discute o impacto da IA no cérebro humano.
Assim como o computador mudou nossa relação com a escrita, o Waze afetou nossa noção espacial e as redes sociais impactaram nossa atenção, começam a surgir indícios de que o uso constante da IA pode influenciar nossa capacidade de atenção, tomada de decisão e pensamento crítico. Ainda são sinais iniciais, que exigem mais pesquisa, mas eles já estão aí. Então, se a IA impacta nosso processo cognitivo e se os modelos com os quais interagimos carregam vieses e limites, o que fazer?
Talvez a questão não seja se a IA vai substituir o nosso pensamento, mas como usá-la de forma que continuemos pensando. Com mais eficiência, sim, mas sem abrir mão da complexidade. E talvez esse seja o ponto central: não é sobre usar menos IA. É sobre usá-la melhor. Se fizer sentido, compartilhe com alguém que também esteja tentando entender este momento ou que, assim como eu, viva cercado de perguntas demais.
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